A primary hierarchically organized patient-derived model enables in depth interrogation of stemness driven by the coding and non-coding genome
Notice bibliographique
Résumé
Many cancers are organized as cellular hierarchies sustained by cancer stem cells (CSC), whose eradication is crucial for achieving long-term remission. Difficulties to isolate and undertake in vitro and in vivo experimental studies of rare CSC under conditions that preserve their original properties currently constitute a bottleneck for identifying molecular mechanisms involving coding and non-coding genomic regions that govern stemness. We focussed on acute myeloid leukemia (AML) as a paradigm of the CSC model and developed a patient-derived system termed OCI-AML22 that recapitulates the cellular hierarchy driven by leukemia stem cells (LSC). Through classical flow sorting and functional analyses, we established that a single phenotypic population is highly enriched for LSC. The LSC fraction can be easily isolated and serially expanded in culture or in xenografts while faithfully recapitulating functional, transcriptional and epigenetic features of primary LSCs. A novel non-coding regulatory element was identified with a new computational approach using functionally validated primary AML LSC fractions and its role in LSC stemness validated through efficient CRISPR editing using methods optimized for OCI-AML22 LSC. Collectively, OCI-AML22 constitutes a valuable resource to uncover mechanisms governing CSC driven malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».